[發明專利]企業財務造假風險的識別方法、裝置以及計算機設備

在審

• 申請號: 201811184234.0
• 申請日: 2018-10-11
• 公開（公告）號: CN109583682A
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發明（設計）人: 徐力;汪偉;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q40/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

1.一種企業財務造假風險的識別方法，所述方法包括：

獲取待預測企業的財務數據，并根據所述財務數據獲取在預設時間段內的第一財務特征數據以及歷史時間段內的第二財務特征數據；

根據所述第一特征指標以及所述第二財務特征數據計算所述第一財務特征數據的同比增長率以及環比增長率；

獲取同行業企業的財務特征數據平均值，根據所述財務特征數據平均值以及所述第一財務特征數據獲取所述第一財務特征數據的平均增長率；

將所述第一財務特征數據、所述同比增長率、所述環比增長率以及所述平均增長率輸入至預先構建的第一財務造假預測模型中獲取輸出值，根據所述輸出值得到所述待預測企業財務數據的造假概率。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待預測企業的財務數據的步驟之前，還包括：

獲取樣本企業的原始財務數據，所述企業樣本包括財務造假企業以及非財務造假企業；

從所述原始財務數據中獲取各所述樣本企業在多個單位時段內的第三財務特征數據，并獲取所述第三財務特征數據的同比增長率、環比增長率以及平均增長率，生成所述樣本企業的第一樣本數據；

對所述樣本企業中的財務造假企業的第一樣本數據添加壞樣本標簽，對所述樣本企業中的非財務造假企業的第一樣本數據添加好樣本標簽，獲得目標樣本數據；

利用目標樣本數據對預設的第一Xgboot模型進行有監督訓練，得到第一財務造假預測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取樣本企業的原始財務數據的步驟之后，還包括：

從所述原始財務數據中獲取所述樣本企業在多個單位時段內的財務指標數據；

對所述樣本企業中的財務造假企業的財務指標數據添加壞樣本標簽，對所述樣本企業中的非財務造假企業的財務指標數據添加好樣本標簽，獲得第二樣本數據；

將所述第二樣本數據隨機劃分為訓練樣本數據以及測試樣本數據；

利用所述訓練樣本數據對預設的第二Xgboot模型進行有監督訓練，得到第二財務造假預測模型；

將所述測試樣本數據輸入至所述第二財務造假預測模型，獲得所述測試樣本數據的第一財務造假概率，根據所述第一財務造假概率計算所述第二財務造假預測模型第一誤差率；

隨機對所述測試樣本數據的預選財務指標數據加入噪聲，將加入噪聲后的測試樣本數據輸入至所述第二財務造假預測模型，獲得所述測試樣本數據的第二財務造假概率，并根據所述第二財務造假概率計算所述第二財務造假預測模型第二誤差率；

當所述第一誤差率與所述第二誤差率的差值大于預設閾值，則將所述預選財務指標數據選取為財務特征數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述財務數據獲取在預設時間段內的第一財務特征數據以及歷史時間段內的第二財務特征數據的步驟，包括：

根據財務特征數據確定對應的會計科目；其中，所述財務特征數據包括所述第一財務特征數據以及所述第二財務特征數據；

從所述財務數據中讀取所述會計科目下的目標財務數據；

根據所述目標財務數據計算所述財務特征數據。

5.根據權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，所述得到所述待預測企業財務數據的造假概率的步驟之后，還包括：

根據所述財務造假概率確定所述待預測企業對應的風險等級，將所述風險等級確定所述待預測企業對應的風險分值。